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Obtienen mejores resonancias magnéticas con inteligencia artificial
FastMRI

Los científicos lograron crear imágenes de resonancia con 75 por ciento menos información

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Archivo particular

Obtienen mejores resonancias magnéticas con inteligencia artificial

Investigadores desarrollaron un sistema computacional que ofrece imágenes con 75 % menos información

Un equipo conformado por expertos en inteligencia artificial de Facebook, y en radiología de NYU Langone (instituto afiliado a la Universidad de Nueva York), logró obtener resonancias magnéticas más rápidas y mejores que las tradicionales a partir de técnicas de aprendizaje computacional. Un avance que, según sus responsables, revolucionará los métodos de diagnóstico por imágenes.

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La investigación, que es resultado de dos años de trabajo del proyecto FastMRI, fue publicada en la revista American Journal of Roentgenology. Según los autores, gracias al aprendizaje computacional, obtuvieron resonancias magnéticas de rodilla utilizando 75 por ciento menos datos sin procesar de la máquina de escáner, lo que significa un menor tiempo para obtener resultados sin que esto signifique un detrimento en la calidad de las imágenes.

De hecho, Facebook informó que los radiólogos expertos que participaron en el estudio no pudieron distinguir las imágenes generadas por inteligencia artificial (IA) de las convencionales. De acuerdo con los investigadores, esto es comparable con completar un rompecabezas de mil piezas utilizando tan solo 250.

Michael Recht, jefe del departamento de Radiología en NYU Langone, y quien lideró el estudio, explica que, a diferencia de otros proyectos que usan métodos computacionales para revisar automáticamente las imágenes y diagnosticar anormalidades, el objetivo del equipo de fastMRI no era enseñarle a la IA a hacer el trabajo de los médicos.

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“Al principio del proyecto fastMRI, en 2018, NYU Langone creó el mayor conjunto de datos de código abierto de resonancias magnéticas de rodilla anónimas. Luego pusimos esos datos a disposición de toda la comunidad de investigación para que otros pudieran trabajar en el problema, y ese mismo conjunto de datos lo usamos para entrenar el modelo computacional utilizado en el estudio”, asegura Recht.

De acuerdo con el experto, los primeros en agradecer los beneficios de estas resonancias magnéticas aceleradas serán los pacientes, quienes tendrán que soportar tiempos cada vez menores a la hora de hacerse resonancias magnéticas. Cabe recordar que, en la actualidad, estos son procedimientos que pueden tardar hasta una hora, tiempo en el que las personas deben permanecer inmóviles, en incómodas posiciones, dentro de angostas máquinas tubulares.

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Y no solo eso: “Esta tecnología nos permitirá a los médicos escanear a más personas cada día e, incluso, usar resonancias en casos de urgencia en los que, aunque serían ideales, no se usan porque son muy demoradas. Por ejemplo, en eventos como los accidentes cerebrovasculares agudos, en lugar de utilizar las tomografías computarizadas, que tienen dosis de radiación, sería mejor utilizar las resonancias magnéticas”, señala Recht.

Incluso, añade, también podrían aplicarse en el caso de lesiones deportivas: “En lugar de hacerse primero una radiografía, un paciente podría ir directamente a hacerse una resonancia magnética, lo que le daría a su médico una imagen más detallada y útil”, dice.

Por su parte, Nafissa Yakubova, líder del equipo de IA de Facebook, asegura que, con este tipo de trabajos, “hemos sido capaces no solo de hacer avanzar la IA para abordar este problema, sino que lo hemos hecho de manera que un día pueda realmente utilizarse en la práctica, beneficiando a los pacientes, las clínicas, las comunidades y, potencialmente, ampliando los usos de las resonancias magnéticas”.

De hecho, esta colaboración también ha publicado un conjunto de datos de código abierto de resonancias magnéticas cerebrales, obteniendo resultados similares y el equipo se encuentra explorando la resonancia magnética rápida para abdomen, generada a partir de imágenes dinámicas.

REDACCIÓN CIENCIA

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